120-100046401-视频课-王然-NLP实战高手课完结

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100丨WikiSQL任务简介.mp4 291.3MB

101丨ASDL和AST.mp4 173.3MB

102丨Tranx简介.mp4 282.2MB

103丨LambdaCaculus概述.mp4 139.7MB

104丨Lambda-DCS概述.mp4 332.3MB

105丨InductiveLogicProgramming基本设定.mp4 433.0MB

106丨InductiveLogicProgramming一个可微的实现.mp4 269.3MB

107丨增强学习的基本设定增强学习与传统的预测性建模有什么区别？.mp4 203.0MB

108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm.mp4 245.7MB

109丨Q-learning如何进行Q-learning算法的推导？.mp4 1.1GB

110丨Rainbow如何改进Q-learning算法？.mp4 511.3MB

111丨PolicyGradient如何进行PolicyGradient的基本推导？.mp4 290.7MB

112丨A2C和A3C如何提升基本的PolicyGradient算法.mp4 427.5MB

113丨Gumbel-trick如何将离散的优化改变为连续的优化问题？.mp4 230.9MB

114丨MCTS简介如何将推理引入到强化学习框架中.mp4 350.8MB

115丨DirectPolictyGradient基本设定及Gumbel-trick的使用116丨DirectPolictyGradient轨迹生成方法.mp4 959.8MB

117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4 265.9MB

118丨AutoML网络架构举例.mp4 554.7MB

119丨RENAS如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4 425.5MB

120丨DifferentiableSearch如何将NAS变为可微的问题.mp4 347.2MB

121丨层次搜索法如何在模块之间进行搜索？.mp4 179.1MB

122丨LeNAS如何搜索搜索space.mp4 190.3MB

123丨超参数搜索如何寻找算法的超参数.mp4 293.3MB

124丨Learning to optimize是否可以让机器学到一个新的优化器.mp4 257.2MB

125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4 202.4MB

126丨使用增强学习改进组合优化的算法.mp4 446.4MB

127丨多代理增强学习概述什么是多代理增强学习？.mp4 240.6MB

128丨AlphaStar介绍AlphaStar中采取了哪些技术？.mp4 326.6MB

129丨IMPALA多Agent的Actor-Critic算法.mp4 276.7MB

130丨COMAAgent之间的交流.mp4 165.6MB

131丨多模态表示学习简介.mp4 235.0MB

132丨知识蒸馏如何加速神经网络推理.mp4 180.4MB

133丨DeepGBM如何用神经网络捕捉集成树模型的知识.mp4 91.3MB

134丨文本推荐系统和增强学习.mp4 464.3MB

135丨RL训练方法集锦简介.mp4 279.5MB

136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4 235.7MB

137丨PPO算法.mp4 302.7MB

138丨Reward设计的一般原则.mp4 184.9MB

139丨解决SparseReward的一些方法.mp4 661.0MB

140丨ImitationLearning和Self-imitationLearning.mp4 429.1MB

141丨增强学习中的探索问题.mp4 453.1MB

142丨Model-basedReinforcementLearning.mp4 340.4MB

143丨TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning.mp4 508.3MB

144丨Quora问题等价性案例学习预处理和人工特征.mp4 446.8MB

145丨Quora问题等价性案例学习深度学习模型.mp4 365.7MB

146丨文本校对案例学习.mp4 409.7MB

147丨微服务和Kubernetes简介.mp4 223.2MB

148丨Docker简介.mp4 178.7MB

149丨Docker部署实践.mp4 342.9MB

150丨Kubernetes基本概念.mp4 214.8MB

151丨Kubernetes部署实践.mp4 462.3MB

152丨Kubernetes自动扩容.mp4 278.2MB

153丨Kubernetes服务发现.mp4 137.0MB

154丨Kubernetes Ingress.mp4 254.0MB

155丨Kubernetes健康检查.mp4 235.4MB

156丨Kubernetes灰度上线.mp4 232.7MB

157丨Kubernetes Stateful Sets.mp4 174.9MB

158丨Istio简介Istio包含哪些功能？.mp4 122.1MB

159丨Istio实例和Circuit Breaker.mp4 379.0MB

160丨结束语.mp4 127.7MB

01丨课程介绍.mp4 203.9MB

02丨内容综述.mp4 449.7MB

03丨AI概览宣传片外的人工智能.mp4 831.0MB

04丨AI项目流程从实验到落地.mp4 980.6MB

05丨NLP领域简介NLP基本任务及研究方向.mp4 597.7MB

06丨NLP应用智能问答系统.mp4 397.3MB

07丨NLP应用文本校对系统.mp4 258.2MB

08丨NLP的学习方法如何在AI爆炸时代快速上手学习？.mp4 456.0MB

09丨深度学习框架选择合适的深度学习框架？10丨深度学习与硬件CPU.mp4 1.4GB

11丨深度学习与硬件GPU.mp4 401.7MB

12丨深度学习与硬件TPU.mp4 359.4MB

13丨AI项目部署基本原则.mp4 147.0MB

14丨AI项目部署框架选择.mp4 211.8MB

15丨AI项目部署微服务简介.mp4 265.2MB

16丨统计学基础随机性是如何改变数据拟合的本质的？.mp4 437.9MB

17丨神经网络基础神经网络还是复合函数.mp4 333.1MB

18丨神经网络基础训练神经网络.mp4 338.7MB

19丨神经网络基础神经网络的基础构成.mp4 677.0MB

20丨Embedding简介.mp4 258.0MB

21丨RNN简介马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4 270.2MB

22丨RNN简介RNN和LSTM.mp4 626.9MB

23丨CNN卷积神经网络是什么？.mp4 248.9MB

24丨环境部署如何构建简单的深度学习环境？.mp4 872.0MB

25丨PyTorch简介Tensor和相关运算.mp4 406.7MB

26丨PyTorch简介如何构造Dataset和DataLoader？.mp4 330.5MB

27丨PyTorch简介如何构造神经网络？.mp4 571.7MB

28丨文本分类实践如何进行简单的文本分类？.mp4 548.1MB

29丨文本分类实践的评价如何提升进一步的分类效果？.mp4 858.8MB

30丨经典的数据挖掘方法数据驱动型开发早期的努力.mp4 355.3MB

31丨表格化数据挖掘基本流程看看现在的数据挖掘都是怎么做的？.mp4 292.3MB

32丨Pandas 简介如何使用Pandas对数据进行处理？.mp4 559.1MB

33丨Matplotlib 简介如何进行简单的可视化分析？.mp4 268.4MB

34丨半自动特征构建方法Target Mean Encoding.mp4 298.8MB

35丨半自动特征构建方法Categorical Encoder.mp4 303.7MB

36丨半自动特征构建方法连续变量的离散化.mp4 333.4MB

37丨半自动特征构建方法Entity Embedding.mp4 1005.8MB

38丨半自动构建方法Entity Embedding的实现.mp4 766.2MB

39丨半自动特征构建方法连续变量的转换.mp4 637.3MB

40丨半自动特征构建方法缺失变量和异常值的处理.mp4 211.8MB

41丨自动特征构建方法Symbolic learning和AutoCross简介.mp4 460.3MB

42丨降维方法PCANMF 和 tSNE.mp4 644.7MB

43丨降维方法Denoising Auto Encoders.mp4 163.4MB

44丨降维方法Variational Auto Encoder.mp4 455.0MB

45丨变量选择方法.mp4 192.6MB

46丨集成树模型如何提升决策树的效果47丨集成树模型GBDT和XgBoost的数学表达.mp4 840.6MB

48丨集成树模型LightGBM简介.mp4 244.9MB

49丨集成树模型CatBoost和NGBoost简介.mp4 115.0MB

50丨神经网络建模如何让神经网络实现你的数据挖掘需求 51丨神经网络的构建ResidualConnection和DenseConnection.mp4 465.8MB